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　　2025年，当OpenAI、Anthropic和Google在争夺企业客户时，一场静默的革命正在发生。加拿大AI初创公司Cohere在投资者备忘录中透露，它已超越2亿美元年度经常性收入目标，达到2.4亿美元，季度环比增长超过50%。

　　这个数字本身或许不如科技巨头的百亿级营收震撼，但背后的增长逻辑值得深思。Cohere成立于2019年，获得了英伟达、AMD和Salesforce等企业科技投资者的支持。其核心产品Command系列生成式AI模型有一个关键承诺：高效到可以在有限的GPU上部署。

　　过去两年，企业AI部署面临一个残酷的现实：高昂的显卡成本正在吞噬预算。据行业监测数据显示，2025年头部公司单次训练成本已突破3亿美元。即便是推理部署，企业也需要面对：

　　Digital Realty在2026年AI预测报告中指出，行业正从“租赁词元”转向将AI视为可自主持有的高收益资产。这一转变由“90/10规则”推动：开源小型语言模型仅需前沿模型10%的总成本，即可实现其90%的性能表现。

　　Cohere的Command A系列模型正是这一趋势的产物。它主打多语种支持、高推理准确性，以及在少量GPU设备上即可私有部署。有报道甚至称“一台GPU即可部署”。

　　企业AI部署的成本焦虑不仅仅是财务问题，更是战略问题。当微软季度资本支出达到375亿美元，主要投向AI基础设施时，中小型企业面临的选择是：要么跟随巨头的步伐投入巨额资金，要么寻找更经济的替代方案。

　　Cohere去年夏天推出的North平台——一个更高级的企业平台和AI工作空间，用于构建基于Cohere模型的安全、定制AI代理和工作流程——正是对这些需求的回应。

　　我们在帮客户部署私有算力时发现，解决这个痛点的唯一路径是构建分布式、可弹性扩展的算力架构。这不仅仅是技术问题，更是商业模式问题。

　　真正的解决方案在于构建“软件定义的计算模式”。正如Gartner预测，到2028年，40%的领军企业将采用“混合计算范式架构”，实现跨不同CPU、GPU和ASIC的工作负载调度。

　　第一层：前沿模型探索OpenAI、Anthropic等公司提供最先进的模型能力，适合需要前沿技术的场景。

　　第二层：企业级优化部署Cohere代表的公司专注于将AI能力以成本效益最高的方式交付给企业，强调部署效率和总拥有成本优化。

　　这种分层意味着企业不再需要“全有或全无”的选择。他们可以根据不同业务场景选择不同的部署策略：

　　基于我们在分布式算力领域的实践经验，企业构建可持续AI能力需要关注三个核心维度：

　　1. 架构弹性化避免单一供应商锁定，构建支持异构芯片的混合架构。这不仅能降低成本，还能提高系统的抗风险能力。

　　2. 成本透明化建立从电力消耗到词元产出的完整成本追踪体系。Digital Realty提出的“电力计算效率”(PCE)概念值得借鉴——超越传统的电力使用效率(PUE)，关注每瓦特电力产生的计算价值。

　　3. 部署模块化将AI能力分解为可独立部署和升级的模块。高频率、特定领域的任务适合私有化微调的小型语言模型，而通用创意生成可以继续使用公有模型。

　　Cohere的成功不是偶然。它抓住了企业AI部署从“规模竞赛”到“效率革命”的转折点。当Ilya Sutskever公开表示“Scaling Law时代终结”时，资本仍在押注更大模型，但企业需求已经转向更务实的方向。

　　如果2026年线亿参数模型”的技术突破，现有算力基础设施投资可能贬值50-70%。这种不确定性进一步强化了企业对灵活、低成本部署方案的需求。

　　企业主和高管需要思考的不仅是“要不要上AI”，更是“如何以可持续的方式上AI”。当算力成本成为制约因素时，选择正确的部署策略可能比选择最先进的模型更重要。

　　在这个效率优先的时代，能够帮助企业控制成本、保障安全、实现弹性扩展的解决方案，将获得真正的竞争优势。而这一切，都始于对算力成本的清醒认知和战略规划。